5 Gedanken zu „Datenmanagement“

    1. Ja, genau. Wobei Alpha ja eigentlich gar nicht angegeben ist. Aber, wie du richtig sagst, wenn man das Ergebnis (ob signifikant oder nicht) aus dem standardmäßigen 95%-KI ablesen will, dann gilt die Annahme, dass α=0,05 ist.

      1. Danke Guido,

        das KI ist aber angegeben. Ich bin davon ausgegangen, dass sich alpha immer daraus ergibt und somit explizit immer ohne Einschränkung auf Ablehnung o. Annahme geschlussfolgert werden kann.
        Die Prüfgröße, also z.B die Differenz der Mittelwerte liegt im KI, aber p<oder=a, wenn wir 0,049 auf 0,05 runden, wie wird entschieden?

        data: allframe$weite by allframe$alter
        t = -2.4754, df = 5.8242, p-value = 0.04931 p<a signifikant
        alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
        95 percent confidence interval:
        -11.47576746 (5,75) -0.02423254
        sample estimates:
        mean in group 10 mean in group 11
        44.25 50.00 (Prüfgröße = – 5,75)

      2. Die kurze Antwort auf die erste Frage ist: Ja, das kann man so machen. Man muss halt aufpassen, dass das KI zum gewünschten Alpha passt. Wenn man immer ein Alpha von 0,05 haben will, dann wird das standardmäßige 95%-KI auch immer dazu passen.

        Ich würde mir manchmal wünschen, dass das KI nicht immer automatisch mit ausgegeben wird, weil es bezüglich der Frage, ob signifikant oder nicht, eigentlich total redundant ist. Würde einfach nur der p-Wert angezeigt, wäre die Sache insbesondere für viele „Neustatistiker“ viel übersichtlicher. Die automatische Anzeige des KI verwirrt oft mehr als es nützt. Eigentlich wäre es besser, wenn R ENTWEDER einen p-Wert anzeigt ODER ein KI…

        Die Prüfgröße liegt immer genau in der Mitte des KI. Entscheidend für die Frage, ob signifikant oder nicht, ist nicht ob die Prüfgröße im KI liegt, sondern ob das Mü der H0 im KI liegt. Bei deinem Beispiel ist das die Null 🙂

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